Source Models for VBR Broadcast-Video Traffic. > Daniel P. Heyman > T. V. Lakshman
|
|
- Aarón Venegas Sandoval
- hace 5 años
- Vistas:
Transcripción
1 Source Models for VBR Broadcast-Video Traffic > Daniel P. Heyman > T. V. Lakshman 1
2 Índice > Autores. > Introducción. > I. Modelado de fuentes de vídeo de difusión A. Análisis de datos preliminares. B. Identificación de cambios de escena. C. Longitud de las escenas. D. Tramas de cambio de escena. E. Tramas intra escena. > II. Simulación A. Modelos de fuentes adoptados. B. Configuración de la simulación. C. Resultados. > III. Discusión de los resultados.
3 Autores > Daniel P. Heyman > T. V. Lakshman Doctor en Investigación operativa en la Universidad de California, Berkeley, en Investigador en los laboratorios Bell AT&T. Gran número de publicaciones y co autor de al menos dos libros. Investigación en procesos estocásticos, teoría de colas y modelados de rendimiento en sistemas de comunicaciones. Doctorado en Ciencias de la Computación por la Universidad de Maryland en 1986 y grado de Máster en el Dpto. de Físicas del Instituto indio de Ciencias, Bangalore. Actualmente Director del Departamento de Investigación de Redes de Alta Velocidad, en los laboratorios Bell. Miembro de la ACM y socio Fellow de la IEEE. Investigación en Redes de Alta Velocidad, Redes ATM, sistemas multimedia y computación distribuida.
4 Introducción I > Importancia creciente de la difusión de vídeo Redes de difusión de vídeo digitales. > Modelado estadístico de fuentes de vídeo con VBR Variable bit rate (VBR) Mejor relación Calidad x BW que CBR. Calidad aceptable al mínimo coste. Diseño del modelado del tráfico y los mecanismos de control. > Redes ATM. Gran importancia en redes troncales y de transporte. Problemas de diseño ATM: Admitir una nueva conexión. Alojar ancho de banda para una nueva conexión QoS. Queremos predecir el ratio de pérdidas de celdas (cell losses).
5 Introducción II > Se evalua un único modelo para todos los casos Parece no ser posible un único modelo con pocos parámetros. > Secuencias dinámicas de vídeo Modelado de tráfico de teleconferencia Caracterizado por un modelo de Markov con tres parámetros. Ahora tenemos secuencias dinámicas de escenas. > Otros trabajos Nº bits / Trama Distinta función de autocorrelación. Función de autocorrelación No decae a 0. Principalmente modelos Auto regresivos. > Verificación de los modelos mediante simulación. Se obtienen secuencias largas de un codec hardware. Ningún modelo es aplicable para todas las secuencias.
6 I. Modelado de fuentes de vídeo de difusión > Se han obtenido varios conjuntos de datos Codificación DPCM (Delta Pulse Code Modulation). No se utiliza DCT (Transformada discreta del Coseno). > No se tiene acceso a la señal de vídeo. No se pueden identificar visualmente los cambios de escena. > Procedimiento Detección de los cambios de escena. Modelo para la longitud de las escenas. Modelo para calcular el número de celdas en un cambio de escena. Modelo para calcular el número de celdas por tramas en una escena. > MPEG-2 se finalizaba en este año.
7 I. A) Análisis de datos preliminares > Ratios valor de pico valor medio > Video conferencia: 3.2 > Mayor Diferencia Menor Velocidad > Alta Calidad > Multiplexación: 1.2 Poco margen de mejora
8 I. B) Identificación de cambios de escena I > Traza: Picos debidos a cambios de escena. Causa principal de pérdida de celdas Necesitamos conocer su espaciado y magnitud. > Criterio detección de cambios en el nº de celdas: Segunda diferencia: (X i+1 X i ) (X i X i-1 ) dado X i el número de celdas en la trama i. En un cambio de escena, será negativa y de gran tamaño. Dividimos la segunda diferencia por la media de las últimas tramas (se comprueba que es suficiente con 6).
9 I. B) Identificación de cambios de escena II > Histograma con el criterio de test definido. > Caso 1: Vídeo conferencia. Se toma el valor crítico como -0,5 de forma subjetiva. Hay nueve puntos debajo de -0.5 Falsos positivos comprobados visualmente. > Caso 2: Secuencia film. Se toma el valor crítico como -0,5 de forma subjetiva. Para el resto de secuencias se obtienen datos similares.
10 I. B) Identificación de cambios de escena III > Comprobación del criterio > La elección del valor crítico no es significativa en la primera trama de mil muestras, pero sí en la segunda. -0,5 317 cambios -0,4 374 cambios -0,6 283 cambios
11 I. B) Identificación de cambios de escena IV > La elección del valor crítico no influye en en la función de densidad de la longitud de las escenas.
12 I. C) Longitud de las escenas I > La función de autocorrelación de la longitud de las escenas muestra que éstas son incorreladas. > La forma de las funciones de densidad de las longitudes de las escenas son iguales, excepto para la secuencia news. Se observan 134 cambios, y 75 se corresponden con 3 tramas de longitud. No se ha encontrado explicación. Se genera news.d eliminando estos 75 cambios. > Dificultad Encontrar funciones de distribución > Candidatas: distribuciones unimodales: Distribución Gamma. (α,λ) Distribución Weibull. (α,λ) Distribución de Pareto Generalizada, (α,λ, k) Las dos primeras se pueden hallar como particularidades de la tercera. Parámetros de forma: α, k Parámetros de escala: λ
13 I. C) Longitud de las escenas II > Coeficiente de variación: γ 1 = σ / µ > Tercer momento central estándar: γ 3 = µ 3 / σ 3 > En estas distribuciones, γ 1 y γ 3 son independientes de λ. > Si representamos en función de γ 1 y γ 3 tendremos diferentes curvas en función del valor k de Pareto. > Todas las secuencias excepto news y news.d se acercan a una de estas distribuciones unimodales.
14 I. C) Longitud de las escenas III
15 I. D) Tramas de cambio de escena > Solo para algunas secuencias encontramos resultados aproximados a distribuciones unimodales.
16 I. E) Tramas intra escena I. > Los cambios de escena duran 2 tramas. > Se pueden modelar por un modelo de regresión lineal. > Para el resto de tramas, es importante la función de autocorrelación y de distribución. > Calculamos la función de autocorrelación por escenas en lugar de por tramas, y hacemos la media de las escenas para evitar los picos entre tramas.
17 I. E) Tramas intra escena II.
18 II. Simulación A. Modelos de fuentes adoptados. > Tomamos los resultados para la secuencia film e isaura1 arbritariamente: Longitud de las escenas. Número de celdas en un cambio de escena. Número de celdas en tramas intra escena. > Se crea un modelo de cadenas de Markov. Se utilizan modelos DAR para reducir el número de parámetros. B. Configuración. > Multiplexación en un enlace ATM: Celdas enviando a una velocidad específica. Buffer determinado por los retardos en tramisiones de celdas. Los comienzos de envíos se sepacian en los primeros 40 ms (tiempo de trama), para evitar efectos de periodicidad de la fuente. Política FIFO Se descartan las celdas si no hay espacio en el buffer.
19 II. Simulación. Resultados > Predicción de tasa de pérdida de celdas En el caso de Isaura1 el modelo DAR no es suficiente
20 Discusión de los resultados I > Para videoconferencia se consiguió hallar un modelo sencillo basado en modelo DAR con 3 parámetros. > Los ratios valor pico valor medio son inferiores a 2,5 por lo que no hay ganancia substancial en la multiplexación de estas fuentes. > Para la mayoría de casos, ha sido posible encontrar una distribución unimodal para los distintos parámetros de modelado. > Los modelos de cadenas de Markov son excesivamente complejos -> Muchos parámetros. > Problemas futuros: Sustitución de ATM por Gigabit Ethernet en redes troncales. Cambios de codificación de vídeo (MPEG 4). Compejidad de los modelos.
Modelado de tráfico de vídeo a nivel de GoP. Universidad Pública de Navarra
Introducción Modelado data-rate (a nivel de GoP) vs frame-rate (a nivel de frame) Modelado mediante PDFs Gaussianas Modelado mediante procesos ON/OFF Conclusiones Introducción Tráfico de vídeo : tráfico
Más detallesControl de Admisión de una Red ATM usando Algoritmos Neurogenéticos. Bach. Juan Arturo Núñez Patiño Paúl, Dr. José Paz Campaña
Control de Admisión de una Red ATM usando Algoritmos Neurogenéticos Bach. Juan Arturo Núñez Patiño Paúl, Dr. José Paz Campaña Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Eléctrica y Electrónica.
Más detallesATM: Traffic Management
ATM: Traffic Management Area de Ingeniería Telemática http://www.tlm.unavarra.es Redes 4º Ingeniería Informática Traffic Management Proteger a la red y a los sistemas finales ante congestión Para alcanzar
Más detallesDCT(x[n]) C[u] α(u) x[n] cos (2n 1) π u 2N
UNIVERSIDAD DE CASTILLA LA MANCHA Escuela Universitaria Politécnica de Cuenca Ingeniería Técnica de Telecomunicación (Especialidad de Sonido e Imagen) Vídeo Digital Examen de Junio de 2005 PRACTICAS: Del
Más detallesProcesamiento Digital de Imágenes
Unidad VI: Compresión de imágenes II p. 1/24 Procesamiento Digital de Imágenes Unidad VI (b): Compresión de imágenes con pérdidas Departamento de Informática - FICH Universidad Nacional del Litoral 20
Más detallesProcesos de LLegadas. Jhon Jairo Padilla A., PhD.
Procesos de LLegadas Jhon Jairo Padilla A., PhD. Introducción En teletráfico es importante describir los procesos de llegadas en situaciones como: Las llegadas de llamadas en una central telefónica Las
Más detallesImplementación y evaluación de un sistema de telemonitorización en vehículos de emergencias médicas sobre una red UMTS
011101 Implementación y evaluación de un sistema de telemonitorización en vehículos de emergencias médicas sobre una red UMTS Antonio Valdovinos Bardají Grupo de Tecnologías de las Comunicaciones Instituto
Más detallesTrabajo práctico Nivel de Enlace de Datos
Trabajo práctico Nivel de Enlace de Datos Bibliografía básica: [STA] Capítulo 7. 1) Cuál es el producto retardo x ancho de banda de un enlace de 256 Kbps y RTT = 30 ms? Cómo se modifica si el RTT sube
Más detallesTema 5. Modulación por Código de Pulso (PCM) Materia: Comunicaciones Digitales Semestre: 6to. Carrera: ICE Febrero-Julio 2017
Profa. Gabriela Leija Hernández Tema 5 Modulación por Código de Pulso (PCM) Materia: Comunicaciones Digitales Semestre: 6to. Carrera: ICE Febrero-Julio 2017 ESIME Unidad Zacatenco DEFINICIÓN DE PCM La
Más detallesTipos de Modulación. PCM Convencional
Tipos de Modulación PCM Convencional Con PCM convencional, cada código es una representación binaria de signo y magnitud de una muestra en particular. Por lo tanto, los códigos de bit múltiple se requieren
Más detallesUNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 4
UNIVERSIDAD TECNICA PARTICULAR DE LOJA ESTADISTICA Y PROBABILIDAD ENSAYO N 4 DOCENTE: Ing. Patricio Puchaicela ALUMNA: Andrea C. Puchaicela G. CURSO: 4to. Ciclo de Electrónica y Telecomunicaciones AÑO
Más detallesPreparación de los datos de entrada
Preparación de los datos de entrada Clase nro. 6 CURSO 2010 Objetivo Modelado de las características estocásticas de los sistemas. Variables aleatorias con su distribución de probabilidad. Por ejemplo:
Más detallesClasificación de sistemas
Capítulo 2 Clasificación de sistemas 2.1 Clasificación de sistemas La comprensión de la definición de sistema y la clasificación de los diversos sistemas, nos dan indicaciones sobre cual es la herramienta
Más detallesVídeo Digital Examen de Junio de 2001
UNIVERSIDAD DE CASTILLA LA MANCHA Escuela Universitaria Politécnica de Cuenca Ingeniería Técnica de Telecomunicación (Especialidad de Sonido e Imagen) Vídeo Digital Examen de Junio de 2001 1.- Queremos
Más detallesUNIVERSIDAD DE SEVILLA
UNIVERSIDAD DE SEVILLA Escuela Superior de Ingenieros Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones PROYECTO FIN DE CARRERA COMPARACIÓN DE TÉCNICAS DE DETECCIÓN DE CAMBIOS DE PLANO SOBRE VÍDEO COMPRIMIDO
Más detallesCapítulo III. Transferencia de datos multimedia
Capítulo III Transferencia de datos multimedia En este capítulo se describen los datos multimedia, después se presentan los parámetros que describen el tráfico en redes multimedia y su desempeño. Después
Más detallesIntroducción a la categoría de servicio UBR+ de VC para ATM
Introducción a la categoría de servicio UBR+ de VC para ATM Contenido Introducción prerrequisitos Requisitos Componentes Utilizados Convenciones Qué es UBR+? Mecanismo UBR+ UBR+ en PA-A3 UBR+ en el PA-A6
Más detallesProbabilidad y Estadística para Ingenieros Electrónicos. Jhon Jairo Padilla Aguilar, PhD.
Probabilidad y Estadística para Ingenieros Electrónicos Jhon Jairo Padilla Aguilar, PhD. 1. Por qué este curso? El comportamiento aleatorio sucede en muchas de las variables del mundo real Un ingeniero
Más detallesÍndice hora 6. Capítulo 6: Aplicaciones
Área de Ingeniería Telemática Capítulo 6: Aplicaciones Índice hora 6 Hora 1 1 Aplicaciones de red 2 World Wide Web/HTTP Hora 2 HTTP Hora 3 HTTP Hora 4 3 Resolución de nombres/dns 4 Transferencia de archivos/ftp
Más detallesPérdida Esperada. Pérdida Esperada (PE): Valor esperado de pérdida por riesgo crediticio en un horizonte de tiempo determinado.
Pérdida Esperada Uno de los objetivos de este estudio es construir una función de pérdidas para el portafolio de la cartera de préstamos que ofrece la entidad G&T Continental, basados en el comportamiento
Más detallesCapítulo. Distribución de probabilidad normal. Pearson Prentice Hall. All rights reserved
Capítulo 37 Distribución de probabilidad normal 2010 Pearson Prentice Hall. All rights 2010 reserved Pearson Prentice Hall. All rights reserved La distribución de probabilidad uniforme Hasta ahora hemos
Más detallesQoS: Arquitecturas y elementos
QoS: Arquitecturas y elementos http://www.tlm.unavarra.es Máster en Comunicaciones Objetivos Conocer los elementos básicos en cualquier arquitectura que ofrezca QoS Escenarios históricos PSTN Conmutación
Más detallesATM (1) Area de Ingeniería Telemática Redes de Banda Ancha 5º Ingeniería de Telecomunicación
ATM (1) Area de Ingeniería Telemática http://www.tlm.unavarra.es Redes de Banda Ancha 5º Ingeniería de Telecomunicación Temario 1. Introducción a las Redes de Banda Ancha 2. Redes de área local (Ethernet,
Más detallesApéndice C: Teoría de Troncales. Una troncal es un canal de comunicación entre dos sistemas de telefonía conmutada.
Apéndice C: Teoría de Troncales Una troncal es un canal de comunicación entre dos sistemas de telefonía conmutada. Generalmente se refiere a la línea de fibra óptica entre los centros de conmutación (denominados
Más detallesComunicaciones Digitales
Trabajo Práctico Codificación de Fuente Comunicaciones Digitales E.1 Una fuente tiene un alfabeto {a1,a, a3, a4, a5, a6} con sus correspondientes probabilidades {0.1,0.,0.3,0.05,0.15,0.}. Encontrar la
Más detallesJUEGO DE BASKETBALL. Repaso de Distribuciones de Probabilidad Discretas y Continuas
JUEGO DE BASKETBALL Repaso de Distribuciones de Probabilidad Discretas y Continuas PREGUNTA #1 Qué es una variable aleatoria uniforme discreta? Cómo es su distribución? Qué es una variable aleatoria uniforme
Más detallesIntroducción a la categoría de servicio VBR-rt (velocidad de bits variable en tiempo real) para VC de ATM
Introducción a la categoría de servicio VBR-rt (velocidad de bits variable en tiempo real) para VC de ATM Contenido Introducción prerrequisitos Requisitos Componentes Utilizados Convenciones Qué es la
Más detallesFirma: 4. T1.- Compare la máxima distancia alcanzada con los sistemas de comunicaciones ópticas siguientes para un régimen binario R
Apellidos Nombre DNI TEORÍA Grupo 1 2 3 Firma: 4 T1.- Compare la máxima distancia alcanzada con los sistemas de comunicaciones ópticas siguientes para un régimen binario R b = 100 Mbits/sec : SISTEMA 1.-
Más detallesCódigos y Módulaciones Digitales. Jhon Jairo Padilla A., PhD.
Códigos y Módulaciones Digitales Jhon Jairo Padilla A., PhD. Señales Continuas y Discretas Técnicas de codificación Modulación analógica: Información analógica, Señal analógica AM, FM, PM Modulación de
Más detallesTransmisión. Transmision de Datos
Transmisión Transmision de Datos 1 El éxito en la transmisión depende fundamentalmente de dos factores La calidad de la señal Las características del medio de transmisión 2 Medio de Transmisión No guiado
Más detallesAlgoritmos Genéticos para la Construcción de Modelos Autorregresivos para Series de Tiempo y Funciones de Transferencia Discretas.
Algoritmos Genéticos para la Construcción de Modelos Autorregresivos para Series de Tiempo y Funciones de Transferencia Discretas. Dr. Pedro Flores Pérez EMNO 2013 Orígen del problema Entradas Salidas
Más detallesMultiple Linear Regression
Multiple Linear Regression Aniel Nieves-González Aniel Nieves-González () LSP 1 / 16 Considere el ejemplo en cual queremos modelar las ventas en una cadena de tiendas por departamento. La v.a. dependiente
Más detallesMatemática Aplicada y Estadística - Farmacia Soluciones del Primer Examen Parcial - Grupo 3
1. Se está haciendo un estudio de medicamentos diferentes que contienen un principio activo común La distribución de frecuencias se indica en la tabla que sigue: Cantidad de sustancia mg [10,20 [20,30
Más detallesUnidad 3. Técnicas de Modulación
Unidad 3. Técnicas de Modulación 3.3 Modulación PCM. 3.4 Modulación DPCM y ADPCM. 3.5 Modulación Delta. 3.6 Multiplexado. 1 Modulación Digital En los sistemas de modulación por pulsos analógicos, la amplitud,
Más detallesServidores de Información Multimedia 2º Ingeniero Técnico de Telecomunicación Sonido e Imagen
Introducción (recordatorio) a RTP y RTCP Mario Muñoz Organero 2º Ingeniero Técnico de Telecomunicación Sonido e Imagen Departamento de Ingeniería Telemática Universidad Carlos III de Madrid munozm@it.uc3m.es
Más detallesANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA JULIAN DAVID ROJO HERNANDEZ
ANALISIS DE FRECUENCIA EN HIDROLOGIA JULIAN DAVID ROJO HERNANDEZ Probabilidad - Período de retorno y riesgo La probabilidad de ocurrencia de un fenómeno en hidrología puede citarse de varias Formas: El
Más detallesESOA Sistemas de Transmisión de Datos
Sistemas de Transmisión de Datos 1 INDICE 1. Introducción 2. Modulación con portadora analógica. 3. Modulación con portadora digital. 4. Recodificadores. 5. Normas de Modems. 2 1. Introducción 1.1 Objetivos.
Más detallesPROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA (C) Práctica 3
PROBABILIDADES Y ESTADÍSTICA (C) Práctica 3 1. Sea X una v.a. con función de densidad ½ 0.75 (1 x f X (x) = 2 ) 1 x 1 0 en otro caso. a) Verificar que f X es realmente una función de densidad. b) Calcular:
Más detallesEJERCICIOS ANALITICOS. a a f ( ) R τ de x ( t ) y x ( t ) mostrados en la Figura. Figura 2. Densidad Espectral de Energía de g(t) - ( t)
PONTIFICIA UNIVERSIDAD JAVERIANA- FACULTAD DE INGENIERÍA. DEPARTAMENTO DE ELECTRÓNICA. - SECCIÓN DE COMUNICACIONES. FUNDAMENTOS DE COMUNICACIONES. TALLER NO. 1 TRANSFORMADA DE FOURIER APLICADA A TELE COMUNICACIONES
Más detallesATM. Area de Ingeniería Telemática
ATM Area de Ingeniería Telemática http://www.tlm.unavarra.es Arquitectura de Redes, Sistemas y Servicios Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación, 2º Temario 1. Introducción 2. Arquitecturas
Más detallesVídeo Digital Examen de Junio de 2003
UNIVERSIDAD DE CASTILLA LA MANCHA Escuela Universitaria Politécnica de Cuenca Ingeniería Técnica de Telecomunicación (Especialidad de Sonido e Imagen) Vídeo Digital Examen de Junio de 2003 PRACTICAS: Del
Más detallesJT RedIRIS Proyecto TV Universitaria
Proyecto TV Universitaria Antecedentes Existencia de servicios audiovisuales Videoconferencia: H.320; H323. 4.500 horas /año 1.200 sesiones / año 40 equipos H320/H323, 1 MCU H323, 1 MCU H320 2º ciclo de
Más detallesPodemos distinguir dos técnicas fundamentales. Ambas se utilizan en estándar MPEG-2.
5 CAPA DE AUDIO Aunque en este proyecto no se desarrolla el decodificador del audio MPEG-2 considero de interés introducir algunos conceptos. La parte de la norma que recoge estas ideas es la ISO/IEC 13818-3.
Más detallesAutor: NICOLÁS DE LEÓN Director de Tesis: PABLO RODRÍGUEZ-BOCCA
EVALUACIÓN DE CALIDAD DE VIDEO EN UNA APLICACIÓN P2P: GOALBIT Autor: NICOLÁS DE LEÓN Director de Tesis: PABLO RODRÍGUEZ-BOCCA Agosto 2010 Agenda Objetivo y motivación del trabajo Medida de calidad: PSQA
Más detallesMAEB2010 Valencia, España 7 10 Septiembre, 2010
Configuración Óptima del Protocolo de Encaminamiento OLSR para VANETs Mediante Evolución Diferencial Jamal Toutouh, José M. García Nieto y Enrique Alba Universidad de Málaga Tabla de Contenidos Introducción
Más detallesLa información que contiene este documento se basa en estas versiones de software:
Contenido Introducción prerrequisitos Requisitos Componentes Utilizados Antecedentes Sintaxis y semántica del protocolo session description (SDP) Muestra SDP Ejemplos de la oferta/de la respuesta Configurar
Más detallesFundamentos de Visión por Computador
Fundamentos de Visión por Computador Sistemas Informáticos Avanzados Índice Filtrado en el espacio Filtros lineales Tipos de ruido Filtro media Filtro mediana Filtros gausianos Filtrado en la frecuencia
Más detallesQué hacemos cuando la distribución no es normal? Qué significa ser normal? Qué significa ser normal? 1er. Simposio Metodología Seis Sigma
er. imposio Metodología eis igma Resumen Qué hacemos cuando la distribución no es normal? Qué significa ser normal? Ejemplos de situaciones normales Ejemplos de situaciones no normales Resumen Implicaciones
Más detallesActividades Propuestas Tema 4: Multiplexación y Técnicas de Acceso al Medio
Arquitectura de Redes de Acceso y Medio Compartido Grado en Ingeniería de Sistemas de Comunicaciones S (throughput per frame time) 0,4 0,3 0,2 0,1 0 G (attempts per packet time) S=G e -2G S=G e -G Aloha
Más detallesGENERACION DE NUMEROS ALEATORIOS Y VARIABLES ALEATORIAS
GENERACION DE NUMEROS ALEATORIOS Y VARIABLES ALEATORIAS La simulación de eventos se basa en la ocurrencia aleatoria de los mismos, por ello los números aleatorios y las variables aleatorias son de especial
Más detallesTema 2: Redes de área local (LANs) Tema 2: Redes de área local (LANs)
Tema 2: Redes de área local 1 Tema 2: Redes de área local 2 Tema 2: Redes de área local (LANs) Tema 2: Redes de área local (LANs) Descripción de diferentes tipos de LAN Segmentación y conmutación Descripción
Más detallesEstándar MPEG 2. Estándar MPEG-2
Estándar MPEG 2 Estándar MPEG-2 El estándar de compresión de vídeo MPEG-2, fue la segunda fase de trabajo realizado por el grupo MPEG. El conjunto de requerimientos fijados: Compatibilidad con MPEG-1 Buena
Más detallesTEMA 2: MOCULACION PCM. Dado un sistema PCM de 24 canales vocales telefónicos, como el indicado en la figura 6.1, se pide:
TEMA 2: MOCULACION PCM PROBLEMA 1 Dado un sistema PCM de 24 canales vocales telefónicos, como el indicado en la figura 6.1, se pide: Figura 6.1 a. Frecuencia de corte del filtro paso bajo, previo al muestreador,
Más detallesCaracterísticas técnicas AirScope TT
AirScope TT www.daselsistemas.com Fecha Revisión: 04/05/2015 ÍNDICE 1 CANALES... 3 2 PULSER... 3 3 MODOS DE DISPARO... 3 4 COMPENSACIÓN DE LA ATENUACIÓN... 3 5 SEÑALES DE CONTROL... 3 6 RECEPTOR... 4 7
Más detallesESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA. Problemas Tema 3. Tecnologías avanzadas de la información
DEPARTAMENTO DE TECNOLOGÍA ELECTRÓNICA ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA INFORMÁTICA Problemas Tema 3 Tecnologías avanzadas de la información Problema 1.- El retraso total tiene cuatro componentes:
Más detallesIntroducción al tratamiento de datos experimentales. Aplicación en fisicoquímica
Introducción al tratamiento de datos experimentales Aplicación en fisicoquímica Medidas experimentales 1. 8.86 M H 2 O 2 100V 8.93M Titulación con KMnO 4 2. 8.78 M 3. 9.10 M Resultado promedio: 8.91 M
Más detallesDistribuciones de probabilidad Discretas
Distribuciones de probabilidad Discretas Distribución Uniforme Discreta Definición Una variable aleatoria X, tiene una distribución uniforme discreta, si cada uno de los valores x 1, x 2,.. x n, tiene
Más detallesCentro de Electrónica Industrial (CEI) Modelo de transmisiones inalámbricas. Universidad Politécnica de Madrid.
(CEI) cei@upm.es Modelo de transmisiones inalámbricas Universidad Politécnica de Madrid Madrid Proyecto VIPERS Virtual IP Environment for Rapid Silicon Sistemas autónomos e independientes Bajo coste, bajo
Más detallesCapítulo 7 Multimedia en Redes de Computadores
Capítulo 7 Multimedia en Redes de Computadores Este material está basado en el texto: Computer Networking: A Top Down Approach Featuring the Internet. Jim Kurose, Keith Ross. 7-1 Capítulo 7: Contenidos
Más detallesAnálisis Estadístico de Datos Climáticos. Análisis de espectro singular. Facultad de Ciencias Facultad de Ingeniería 2013
Análisis Estadístico de Datos Climáticos Análisis de espectro singular Facultad de Ciencias Facultad de Ingeniería 2013 Análisis de Espectro Singular Motivación El análisis de espectro singular (SSA en
Más detalles1. Conceptos de Regresión y Correlación. 2. Variables aleatorias bidimensionales. 3. Ajuste de una recta a una nube de puntos
TEMA 10 (curso anterior): REGRESIÓN Y CORRELACIÓN 1 Conceptos de Regresión y Correlación 2 Variables aleatorias bidimensionales 3 Ajuste de una recta a una nube de puntos 4 El modelo de la correlación
Más detallesComunicación de Datos Escuela Superior de Informática. Tema 1 Fundamentos de la Comunicación de Datos
Comunicación de Datos Escuela Superior de Informática Tema 1 Fundamentos de la Comunicación de Datos Terminología (1) Transmisor Receptor Medio Medio guiado Par trenzado, cable coaxial, fibra óptica Medio
Más detalles7. Redes de Área Local (LAN)
7. Redes de Área Local (LAN) ESTÁNDARES IEEE CONTROL DEL ENLACE LÓGICO (LLC): 802.2 IEEE 802.3 Y ETHERNET Primeras implementaciones del nivel físico 10BASE5 10BASE2 10BASE-T Direccionamiento Formato de
Más detalles1. La Distribución Normal
1. La Distribución Normal Los espacios muestrales continuos y las variables aleatorias continuas se presentan siempre que se manejan cantidades que se miden en una escala continua; por ejemplo, cuando
Más detallesContenido. XVII Introducción. Prefacio
Contenido Prefacio XVII Introducción XIX Capítulo 1. Introducción a MATLAB 1.1. Introducción................................. 2 1.2. Instrucciones for, while, if......................... 3 1.2.1. For..................................
Más detallesRedes de Área Local. enlace de datos. Eduardo Interiano
Redes de Área Local Capítulo 4: Ethernet y la capa de enlace de datos Eduardo Interiano Ethernet Introducción, antecedentes Tecnologías y cableado Ethernet Operación de Ethernet IEEE 802.2: Logical Link
Más detallesSISTEMAS Y CANALES DE TRANSMISIÓN (TEORÍA)
SISTEMAS Y CANALES DE TRANSMISIÓN (TEORÍA) No escriba en las zonas con recuadro grueso N o Apellidos Nombre 1 2 DNI Firma: Grupo T1.- En la figura se representa la señal recibida a la salida de la antena
Más detallesCapítulo 6 Utilización del ancho de banda: Multiplexación y Ensanchado
Transmisión de datos y redes de comunicaciones 4ª edición Capítulo 6 Utilización del ancho de banda: Multiplexación y Ensanchado 6.1 Copyright The McGraw-Hill Companies, Inc. Permission required for reproduction
Más detallesLA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA EN EVALUACIÓN DE PROYECTOS
Seminario sobre evaluación económica de proyectos de transporte Madrid, 15 y 16 de noviembre LA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA EN EVALUACIÓN DE PROYECTOS La predicción de la demanda en evaluación de proyectos
Más detallesAlgunas Distribuciones Continuas de Probabilidad. UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Estadística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides
Algunas Distribuciones Continuas de Probabilidad UCR ECCI CI-1352 Probabilidad y Estadística Prof. M.Sc. Kryscia Daviana Ramírez Benavides Introducción El comportamiento de una variable aleatoria queda
Más detallesTema 4: Caracterización del Tráfico. Infraestructura de Sistemas de Información
Tema 4: Caracterización del Tráfico Infraestructura de Sistemas de Información Actualizado 22/09/2016 1 Guión Flujos de tráfico Ubicando fuentes de tráfico y almacén de datos Tipos de flujos de tráfico
Más detallesSistema de conocimientos Definición de sonido y video digital. Formatos de sonido Formatos de video Procesamiento digital de sonido y video.
Sonido y audio Digital Sistema de conocimientos Definición de sonido y video digital. Formatos de sonido Formatos de video Procesamiento digital de sonido y video. Introducción El sonido es una de las
Más detallesRedes y Comunicaciones
Departamento de Sistemas de Comunicación y Control Redes y Comunicaciones Solucionario Tema 4: Transmisión digital Tema 4: Transmisión digital Resumen La conversión digital a digital involucra tres técnicas:
Más detallesSelección de distribuciones de probabilidad
Selección de distribuciones de probabilidad Georgina Flesia FaMAF 3 de mayo, 2012 Análisis estadístico de datos simulados Los sistemas reales tienen fuentes de aleatoriedad: Tipo de sistema Fabricación
Más detallesGraduado/a en Ingeniería del Software. (302) Electrónica Digital
(2) Electrónica Digital 1 789754J 14245 8. 121 2 2682188N 142447 7.1 48 7944792W 14245 6.45 78 4 47465296N 142162 6. 1.5 Página 1 de 14 Nº Plazas Ofertadas: 2 (11) Inteligencia Artificial para Juegos 1
Más detallesAnálisis Estadístico de Datos Climáticos SERIES TEMPORALES 2
Análisis Estadístico de Datos Climáticos SERIES TEMPORALES 2 2015 Contenido Procesos estacionarios y débilmente estacionarios Algunos procesos estocásticos útiles: Procesos puramente aleatorios (ruido
Más detallesDirección General de Educación Superior Tecnológica INSTITUTO TECNOLÓGICO DE SALINA CRUZ
Dirección General de Educación Superior Tecnológica INSTITUTO TECNOLÓGICO DE SALINA CRUZ UNIDAD 4: Capa de enlace de datos y capa física ACTIVIDAD: reporte del capítulo 10 MATERIA: fundamentos de redes
Más detallesSwitch Ethernet de 10 Puertos L2 con 2 Ranuras SFP Abiertas - Conmutador de Montaje en Rack
Switch Ethernet de 10 Puertos L2 con 2 Ranuras SFP Abiertas - Conmutador de Montaje en Rack Product ID: IES101002SFP El conmutador Ethernet de 10 puertos, modelo IES101002SFP, ofrece flexibilidad y control
Más detallesAnálisis de Series Temporales (Continuación)
Análisis de Series Temporales (Continuación) Juan A. Botía juanbot@um.es Departamento de Ingeniería de la Información y las Comunicaciones Universidad de Murcia TIIA, Primer Cuatrimestre, 2009/2010 JBB
Más detallesAnexo de Evaluación de las Practicas de Laboratorio
Anexo de Evaluación de las Practicas de Laboratorio Desglose de Puntajes por Practica Práctica #1 Determinación de la aceleración de la gravedad utilizando el Péndulo Simple Introducción 6% 0.11550 Objetivos
Más detallesSoluciones al examen de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales Junio 2008 Primera semana
Soluciones al examen de Estadística Aplicada a las Ciencias Sociales Junio 008 Primera semana Ejercicio 1. Para analizar la asociación entre el nivel de estudios y la renta calcularemos el estadístico
Más detallesFrame Relay. Redes de altas prestaciones Arturo J. Gómez Villegas
Frame Relay Redes de altas prestaciones 2005-2006 1 Índice Introducción Funcionamiento Niveles Control de congestión Estándares soportados Conclusiones Bibliografía 2 Introducción Las demandas de las WAN
Más detalles1. Introducción Antecedentes y Motivación Sobre esta tesis Por qué un sistema de pensiones?... 5
Tabla de contenido 1. Introducción 1 1.1. Antecedentes y Motivación................................ 1 1.2. Sobre esta tesis....................................... 3 1.3. Por qué un sistema de pensiones?............................
Más detallesSimulación a Eventos Discretos. Clase 8: Análisis de resultados
Simulación a Eventos Discretos Clase 8: Análisis de resultados Muestras independientes Los resultados de una corrida de una simulación estocástica (denominados respuestas), son muestras de alguna distribución.
Más detallesIntroducción a la simulación de procesos estocásticos.
Sesión 1 Introducción a la simulación de procesos estocásticos. Un proceso estocástico es cualquier familia de variables aleatorias {X t } t T definidas sobre un mismo espacio probabilístico (Ω, σ, P ),
Más detallesConvertidor Compacto de Medios Ethernet Gigabit a Fibra Multimodo LC - 550m
Convertidor Compacto de Medios Ethernet Gigabit a Fibra Multimodo LC - 550m Product ID: MCM1110MMLC Este convertidor de medios a fibra óptica ofrece un método fácil y económico de ampliar su red a través
Más detallesIngeniería de tráfico en ATM. Profesor: Juan José Alcaraz Espín
Universidad Politécnica de Cartagena Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación PRÁCTICAS DE REDES DE TRANSPORTE DE OPERADORA Ingeniería de tráfico en ATM Profesor: Juan José Alcaraz Espín
Más detallesAspectos Básicos de Networking
Aspectos Básicos de Networking ASPECTOS BÁSICOS DEL NETWORKING 1 Sesión No. 9 Nombre: ETHERNET Objetivo: Durante la sesión el participante identificará las características, la comunicación y la trama que
Más detallesCurso de Redes Computadores 1 Tema 6_5 Métricas de desempeño en redes de computadores
Curso de Redes Computadores 1 Tema 6_5 Métricas de desempeño en redes de computadores Prof. Ricardo Gonzalez Redes de Computadores Tema 6_5 1 Qué medir en una Red Antes de tomar cualquier medición se debe
Más detallesCálculo de Probabilidades y Estadística. Segunda prueba. 1
08231. Cálculo de Probabilidades y Estadística. Segunda prueba. 1 Problema 1. En una circunferencia de radio 1 se toman tres puntos, al azar e independientemente. Hallar la probabilidad de que el triángulo
Más detallesPPTCEG061EM33-A17V1. Distribución normal 1
PPTCEG061EM33-A17V1 Distribución normal 1 Propiedades distribución normal Distribución normal tipificada Es una distribución estadística continua cuya función de densidad es simétrica, y cuya forma se
Más detallesTrabajo Final OBS + tráfico de trazas de video
OBS + tráfico de trazas de video http://www.tlm.unavarra.es Grupo de Redes, Sistemas y Servicios Telamáticos Introducción Vídeo digital OBS + tráfico de trazas de video Tráfico de vídeo OBS Herramienta
Más detallesMODELADO CALIBRACIÓN MULTIVARIADA
MODELADO CALIBRACIÓN MULTIVARIADA Calibración multivariada un método multivariado implica que: existe una dependencia múltiple de la variable x (independiente) y múltiples variables y (dependiente) el
Más detallesCalidad del servicio en Internet
Calidad del servicio en Internet Jhon Jairo Padilla Aguilar PhD. Student Contenido 1. Introducción 1. Evolución de las redes 2. Soluciones de QoS 3. Aplicaciones de tiempo real 2. Servicios Integrados
Más detallesCODIFICACION DIGITAL CODIFICACIONES MÁS USADAS
CODIFICACION DIGITAL Es un sistema de modulación en donde la señal de datos es una señal digital que se desea transmitir a través de una red digital. Ejemplos: Conexión de un PC con un dispositivo perifericos
Más detallesCARACTERIZACIÓN ENERGÉTICA DEL VIENTO: POTENCIAL EÓLICO. Prof. Msc. José Garcia
CARACTERIZACIÓN ENERGÉTICA DEL VIENTO: POTENCIAL EÓLICO INTRODUCCIÓN En esta parte se trata la caracterización energética del viento y sobre la evaluación del potencial eólico que presenta un determinado
Más detallesDIGITALIZACIÓN VIDEO EN COMPONENTES Calidad de definición estándar (SD) R, G, B o Y, R-Y, B-Y Esfuerzos comunes de normalización entre Norteamérica y
DIGITALIZACIÓN VIDEO EN COMPONENTES Calidad de definición estándar (SD) R, G, B o Y, R-Y, B-Y Esfuerzos comunes de normalización entre Norteamérica y Europa resultaron en norma ITU-R 601 Norma para sistemas
Más detallesExamen Final A Total puntos: /100. Buena suerte y éxito! Utilice la siguiente información para responder a las preguntas 1 al 5.
Universidad de Puerto Rico, Recinto de Río Piedras Instituto de Estadística y Sistemas Computarizados de Información Estadísticas para administración de empresas (ESTA 3041) Nombre: Número de estudiante:
Más detallesReserva Eficiente de e Recursos en n Redes para Transmisión en n Tiempo Real
Reserva Eficiente de e Recursos en n Redes para Transmisión en n Tiempo Real Presentada Por: Dirigida Por: Enrique Hernández Orallo Dr. Joan Vila i Carbó Valencia, 11 de junio de 21. Notas biográficas
Más detallesEconometría de Económicas Ejercicios para el tema 2 y 3
Econometría de Económicas Ejercicios para el tema 2 y 3 Curso 2005-2006 Profesores Amparo Sancho Perez Guadalupe Serrano Pedro Perez 1 1- Los datos que se adjuntan hacen referencia a los datos de producción
Más detalles